审计证据调查与亲历案例

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出版者:白山出版社
作者:吴春利
出品人:
页数:260 页
译者:
出版时间:2005年09月
价格:25.0
装帧:平装
isbn号码:9787806872987
丛书系列:
图书标签:
  • 审计证据
  • 审计
  • 审计证据
  • 调查
  • 案例分析
  • 舞弊审计
  • 风险评估
  • 内部控制
  • 财务报表审计
  • 实务
  • 审计实战
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具体描述

本书无论对审计专业部门和人员,还是对各级领导和广大机关干部,都具有业务上的借鉴启发作用和思想道德上的警示教育作用。作者立足于时代对审计要求的大背景,以亲身感受为基础,以解剖重大经济案例为依据,以崭新的视角和朴实的语言,就审计观念、审计思维方式和非传统审计技术方法等方面的问题,进行了系统的概括和总结,层次清晰,内容丰富,案例翔实,论证系统,具有较强的可读性。希望此书的出版,能对财经领域的广大干部提高业务能力素质,对部队领导干部增强财经法纪观念,起到辅助学习和启迪思考作用。 本书对案例部分的涉密内容进行了脱密处理,所涉及的单位和人员名称,均使用化名和别名,但案例的主要事实和情节是真实的。 本书共有大小案例100多个,但相对于审计总量来说却是很小的一部分,被审计单位财经管理的主流是好的,其中不乏清正廉洁的感人事例。

探寻数字时代的商业脉络:一份关于全球供应链与金融科技变革的深度报告 本书聚焦于当前全球经济格局中两个最为关键的驱动力:日益复杂的国际供应链管理与颠覆性的金融科技(FinTech)创新。这不是一本关于传统审计或会计准则的教科书,而是深入剖析现代商业环境如何被技术重塑,以及企业如何在全球化与数字化浪潮中构建韧性与竞争力的实战指南。 第一部分:全球供应链的重构与风险管理(约500字) 在过去十年中,全球供应链经历了前所未有的冲击,从地缘政治冲突到突发公共卫生事件,再到极端气候变化,都暴露了传统“即时生产”(Just-In-Time, JIT)模式的脆弱性。本书将跳脱出单纯的物流追踪层面,转而探讨供应链的战略韧性构建。 我们首先分析了“去中心化”与“区域化”趋势对采购策略的影响。企业不再仅仅追求最低成本的单一来源,而是转向“多元化与冗余性”的平衡点。书中详细阐述了如何利用数字孪生技术在虚拟环境中模拟不同供应中断场景,从而量化风险敞口。例如,通过对关键零部件的全球产地分布进行动态建模,企业可以预先识别出潜在的“黑天鹅”事件的连锁反应。 此外,我们重点关注了ESG(环境、社会和治理)标准对供应链采购的深度渗透。采购决策已不再仅仅基于价格和质量,可持续性报告和碳足迹的透明度成为获得大型跨国公司订单的先决条件。书中收录了数个案例,分析了企业如何通过区块链技术追踪原材料的来源,确保其符合道德采购标准,并有效应对“漂绿”(Greenwashing)的风险。这些案例展示了从原材料开采到最终产品交付的整个价值链中,数据驱动的可见性是如何成为新的竞争壁垒。供应链的风险管理已演变为一项综合性的企业战略,而非仅仅是运营部门的职责。 第二部分:金融科技的颠覆性浪潮与监管挑战(约500字) 金融科技正在以惊人的速度重塑传统银行业务、支付系统乃至资本市场的运作方式。本书没有探讨基础的记账原理,而是聚焦于前沿FinTech应用如何改变企业的融资结构和风险定价。 核心内容集中在去中心化金融(DeFi)的实践应用与监管困境。我们深入研究了企业利用智能合约进行跨境贸易融资的案例。智能合约的自动化执行能力极大地缩短了信用证的处理时间,并降低了中介成本。然而,我们也详尽分析了随之而来的法律适用性、争议解决机制以及监管套利的空间。书中提供了数个欧洲和亚洲试点项目的详细分析,揭示了技术创新与现有金融法律框架之间的“摩擦点”。 另一个重要章节是关于人工智能在信用风险评估中的应用。传统的信用评分模型往往依赖历史财务报表,而在FinTech时代,非结构化数据——例如企业的社交媒体活跃度、在线客户评价、甚至是专利申请趋势——正被用于构建更具前瞻性的风险画像。书中通过对比传统银行模型与基于机器学习的替代数据模型的表现,展示了后者在识别高增长但缺乏传统抵押品的初创企业方面的优势,同时也警示了算法偏差可能带来的不公平放贷风险。 第三部分:数据治理、网络安全与未来商业伦理(约500字) 在全球供应链的数字化和金融交易的电子化背景下,数据治理和网络安全已上升为商业生存的关键要素。本书将这些议题置于企业战略的最高层级进行讨论。 我们详细分析了数据主权与跨境数据流动的复杂性,特别是针对《通用数据保护条例》(GDPR)和新兴的区域性数据本地化要求,企业如何设计其云架构以实现合规性与业务效率的平衡。书中提出的“零信任架构”在跨国运营环境下的落地实践,为企业提供了在数据泄露风险日益增大的背景下保护核心知识产权的蓝图。 伦理层面,本书探讨了算法透明度与商业决策的责任归属。当供应链的决策由复杂的预测模型驱动,或者当贷款被AI系统拒绝时,谁应对错误或偏见负责?书中提出了一套“可解释性框架”,旨在帮助企业在采用先进技术的同时,保持对其业务决策流程的清晰理解和道德约束力。这包括如何设计审计追踪机制,以验证自动化决策的公平性和合法性,确保技术进步不会以牺牲商业伦理为代价。 总结而言,本书旨在为企业高管、战略规划师以及技术创新者提供一个清晰的路线图,以应对一个由地缘政治、技术爆炸和前所未有的透明度要求所定义的商业新常态。它强调的是前瞻性思维、风险的量化分析以及对新兴技术的批判性接纳,而非对既有流程的简单回顾。

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